目录 广播的引出 广播的原则 数组维度不同,后缘维度的轴长相符 数组维度相同,其中有个轴为1 参考: 广播的引出  numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4

这篇文章把numpy中的广播机制讲的十分透彻: https://jakevdp.github.io/PythonDataScienceHandbook/02.05-computation-on-arrays-broadcasting.html

广播的引出 numpy两个数组的相加.相减以及相乘都是对应元素之间的操作. import numpy as np x = np.array([[2,2,3],[1,2,3]]) y = np.array([[1,1,3],[2,2,4]]) print(x*y) #numpy当中的数组相乘是对应元素的乘积,与线性代数当中的矩阵相乘不一样 输入结果如下: ''' [[ 2 2 9] [ 2 4 12]] ''' 当两个数组的形状并不相同的时候,我们可以通过扩展数组的方法来实现相加.相减.相乘等操作

为了了解这个原则,首先我们来看一组例子: # 数组直接对一个数进行加减乘除,产生的结果是数组中的每个元素都会加减乘除这个数. In [12]: import numpy as np In [13]: a = np.arange(1,13).reshape((4, 3)) In [14]: a * 2 Out[14]: array([[ 2, 4, 6], [ 8, 10, 12], [14, 16, 18], [20, 22, 24]]) # 接下来我们看一下数组与数组之间的计算 In [17]

Numpy的Universal functions 中要求输入的数组shape是一致的,当数组的shape不相等的时候,则会使用广播机制,调整数组使得shape一样,满足规则,则可以运算,否则就出错 四条规则如下: 让所有输入数组都向其中shape最长的数组看齐,shape中不足的部分都通过在前面加1补齐 输出数组的shape是输入数组shape的各个轴上的最大值 如果输入数组的某个轴和输出数组的对应轴的长度相同或者其长度为1时,这个数组能够用来计算,否则出错 当输入数组的某个轴的长度为1时,沿

看了网上一堆解释,有用相互交换来解释的,我看了半天也看不出所以然来.心想着自己试验一下. numpy.transpose的用法很简单:假如你有一个四维的数组,那么四个维度就是0,1,2,3.风格会像下面这样: >>>A = np.ones((1, 32, 30, 3)) >>>A.shape (1, 30, 32, 3) >>>A.transpose(0,3,1,2) 如你所见,transpose是ndarray的类方法,输入是四个维度的排列,那么这四

Numpy中数组的乘法 按照两个相乘数组A和B的维度不同,分为以下乘法: 数字与一维/二维数组相乘: 一维数组与一维数组相乘: 二维数组与一维数组相乘: 二维数组与二维数组相乘: numpy有以下乘法函数: *符号或者np.multiply:逐元素乘法,对应位置的元素相乘,要求shape相同 @符号或者np.matmul:矩阵乘法,形状要求满足(n,k),(k,m)->(n,m) np.dot:点积乘法 解释:点积,也叫内积,也叫数量积两个向量a = [a1, a2,-, an]和b = [b1

Numpy中重要的广播概念 广播:简单理解为用于不同大小数组的二元通用函数(加.减.乘等)的一组规则 广播的规则: 如果两个数组的维度数dim不相同,那么小维度数组的形状将会在左边补1 如果shape的维度不匹配,但是有维度是1,那么可以扩展维度是1的维度匹配另一个数组: 如果shape的维度不匹配,但是没有任何一个维度是1,则匹配失败引发错误: 实例1:二维数组加一维数组 分析:a.shape=(2, 3), b.shape=(3,) 根据规则1,b.shape会变成(1, 3) 根据规则2,

numpy中的np.round()取整的功能和注意 功能 np.round() 是对浮点数取整的一个函数,一般的形式为 np.round(a, b),其中a为待取整的浮点数,b为保留的小数点的位数 注意 当小数部分是0.5时,np.round(),"去奇存偶",或者说 "4舍6入5凑偶" 与一般理解的四舍五入不同,在误差理论中:当整数部分是偶数,小数部分是0.5时,向下取整,最后结果为偶数:当整数部分是奇数,小数部分是0.5时,则向上取整,最后结果为偶数.这样得到的

本文转载自:https://blog.csdn.net/LoseInVain/article/details/78763303 TensorFlow支持广播机制(Broadcast),可以广播元素间操作(elementwise operations).正常情况下,当你想要进行一些操作如加法,乘法时,你需要确保操作数的形状是相匹配的,如:你不能将一个具有形状[3, 2]的张量和一个具有[3,4]形状的张量相加.但是,这里有一个特殊情况,那就是当你的其中一个操作数是一个具有单独维度(singular

用python中的numpy包的时候不小心踩了array和matrix的大坑,又引申一下比较list array matrix之间的异同.数据结构(Data Structures)基本上人如其名——它们只是一种结构,能够将一些数据聚合在一起.换句话说,它们是用来存储一系列相关数据的集合.Python 中有四种内置的数据结构——列表(List).元组(Tuple).字典(Dictionary)和集合(Set). 1.list list可以明显和array.matrix区分,list通过[ ]申明,

train_set_x_orig, train_set_y, test_set_x_orig, test_set_y, classes = load_dataset()train_set_x_orig -- 一组图片 plt.imshow(train_set_x_orig[index]) -- 展示出第index图片 train_set_y[:, index] -- 取出train_set_y结果值中的第index的e的-z次方 np.exp(-z) 创建一个二维数组,其中要用两个括号w = n

原文地址 前言 况下加速Python中的操作运行时.适用于快速数值运算的一个选项是NumPy,它当之无愧地将自己称为使用Python进行科学计算的基本软件包. 当然,很少有人将50微秒(百万分之五十秒)的东西归类为"慢".然而,计算机可能会有所不同.运行50微秒(50微秒)的运行时属于微执行领域,可以松散地定义为运行时间在1微秒和1毫秒之间的运算. 为什么速度很重要?微观性能值得监控的原因是运行时的小差异会随着重复的函数调用而放大:增量50μs的开销,重复超过100万次函数调用,转换为

VPC的概念与基于vxlan的overlay实现很早就有了,标题中的"新"只是一个和传统网络的相对概念.但从前年开始,不同于以往基础网络架构的新一代SDN网络才真正越来越多的走进国内甲方厂商的视野,而从去年至今,笔者经历的诸多客户也在历经学习.测试后逐步将其部署入生产.与此同时,国内的公有云厂商们也或多或少地投入了对市场的教育成本,鼓励客户使用功能更强大,安全性更好的VPC网络. 什么是VPC VPC即virtual private cloud ,因其最大的特点还是网络方面,故行业内有

Android中的广播 广播接受器,可以比喻成收音机.而广播则可以看成电台. Android系统内部相当于已经有一个电台 定义了好多的广播事件,比如外拨电话 短信到来 sd卡状态 电池电量变化... 广播的两种注册方式 静态注册 静态注册写在AndroidManifest.xml,即使没有进入应用(没有写在onCreate里面),也可以接收到.如接收开机广播. 监听外拨电话 写个拨打电话,自动加区号的功能.区号可以自定义,每次填了区号后,会存到偏好文件中.若不改区号,每次默认打电话都会加这个区号

感谢英文原文作者:https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flink 不过,原文最近好像不能访问了.应该是https://www.da-platform.com/网站移除了blog板块了. 从版本1.5.0开始,Apache FlinkⓇ具有一种新的状态,称为广播状态. 在这篇文章中,我们解释了广播状态是什么,并展示了如何将其应用于评估事件流上的动态模式的应用程序的示例.我们将引导

今天尝试了自定义的广播,说是自定义的广播其实质就是自己编写一个类继承broadcastreceiver类,然后再onreceiver方法中实现某些功能,在这个过程中我们可以自定义我们要发出的广播,可以是任何的一个字符串,将这个字符串先存入intent中,然后调用sendbroadcast方法发送这个intent.值得注意的是与此同时要在androidmanifest布局文件中注册这个receiver并且要有name值为发送的字符串的action,我理解为这让这个receiver有了接收该字符串的

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat

Android 中的广播机制 Android 中的广播,按照广播响应范围,可以分为应用内广播和全局广播.按照广播的接收方式,可以分为标准广播和有序广播. 广播的分类 响应范围 应用内广播:此类广播只能在应用内传播,其他应用无法获取 全局广播:系统中的所有广播接收器只要注册了对应的类型,都可以接收 接收方式 标准广播:一次发出,所有应用都会以无序的方式接收到广播消息 有序广播:所有的接收器将会按照一定的序列接收广播,且已经接收的可以终止广播的继续传递 以动态方式注册广播接收器 新建一个类,继承 B

numpy提供的数组功能比较常用,NumPy中维数被称为轴,轴数称为秩. import numpy as np 比如a = np.array([[1, 5, 3], [4, 2, 6]]) a.min()返回的就是a中所有元素的最小值 a.min(0)返回的就是a的每列最小值 a.min(1)返回的是a的每行最小值 光这么说可能有点犯迷糊,下面举一个三维的例子 b = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[2, 3, 4], [3, 65, 1]], [[1,